2.1.2. Teoria de variables aleatorias discretas. DEFINICIÓN DE

2.1.2. Teoria de variables aleatorias discretas.
DEFINICIÓN DE VARIABLE ALEATORIA DISCRETA.
VARIABLES ALEATORIAS
DISCRETAS
En gran cantidad de experimentos aleatorios es necesario cuantificar los resultados, es
decir, asignar a cada resultado del experimento un número, con el fin de poder realizar
un estudio matemático.
Ejemplos

Consideremos el experimento aleatorio que consiste en lanzar tres monedas,
supongamos que a cada elemento de su espacio muestral E={ccc, ccx, cxc, xcc,
cxx, xcx, xxc, xxx} le asignamos un número real, el correspondiente al número
de caras (discreta).
Esta correspondencia que acabamos de construir es una función del espacio muestral E
en el conjunto de los números reales R. A esta función la llamaremos variable aleatoria
y la denotaremos por X.

Supongamos el experimento aleatorio que consiste en lanzar dos dados,
podemos asignar a cada resultado la suma de los puntos aparecidos en cada dado
(discreta).

Consideremos el experimento que consiste en elegir al azar 500 personas y
medir su estatura. La ley que asocia a cada persona con su talla es una variable
aleatoria (continua).

Consideremos el experimento que consiste en elegir al azar 100 sandias de una
plantación y pesarlas. La ley que asocia a cada sandía su peso es una variable
aleatoria (continua).
DEFINICIÓN DE VARIABLE ALEATORIA CONTINUA.
DISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD.
Toda distribución de probabilidad es generada por una variable aleatoria x, la
que puede ser de dos tipos (variables aleatorias continuas y variables aleatorias
discretas):
1. Variable aleatoria continua (x). Se le denomina variable
porque puede tomar diferentes valores, aleatoria, porque los
valores que toma son totalmente al azar y continua porque
puede tomar tanto valores enteros como fraccionarios y un
número infinito de ellos.
Ejemplos:
xVariable que nos define el diámetro de un engrane en pulgadas
x5.0”, 4.99, 4.98, 5.0, 5.01, 5.0, 4.96
xVariable que nos define la longitud de un cable o circuito utilizado en un arnés
de auto
x20.5 cm, 20.1, 20.0, 19.8, 20,6, 20.0, 20.0
xVariable que nos define la concentración en gramos de plata de algunas
muestras de mineral
x14.8gramos, 12.0, 10.0, 42.3, 15.0, 18.4, 19.0, 21.0, 20.8
Como se observa en los ejemplos anteriores, una variable continua puede tomar
cualquier valor, entero o fraccionario, una forma de distinguir cuando se trata de
una variable continua es que esta variable nos permite medirla o evaluarla,
mientras que una variable discreta no es medible, es una variable de tipo atributo,
cuando se inspecciona un producto este puede ser defectuoso o no, blanco o negro,
cumple con las especificaciones o no cumple, etc.
VARIABLES ALEATORIAS
CONTINUAS
http://personal5.iddeo.es/ztt/Tem/t20_variable_aleatoria_continua.htm
Si en un experimento aleatorio a cada suceso aleatorio elemental le asignamos un valor
numérico obtenemos una variable aleatoria. Es decir, una variable que lleva asociada
una probabilidad. La probabilidad de un valor concreto de la variable es la probabilidad
que corresponde a los sucesos aleatorios elementales a los que hemos asignado ese valor
numérico.
Por ejemplo: En el experimento aleatorio "lanzar un dado" asignamos a cada cara del dado su valor
numérico (esta asignación aparece de forma natural). Así generamos una variable aleatoria que toma seis
valores, del 1 al 6 con igual probabilidad (1/6) cada uno de ellos. Pero, con este mismo experimento,
podemos generar otras variables aleatorias (no tan naturales) como puede ser: asignar el valor 1 a las
caras que son múltiplos de tres y el valor 0 a las que no lo son, apareciendo una variable aleatoria que
tiene dos valores, el 1 con probabilidad 1/3 y el 0 con probabilidad 2/3.
Crear una variable aleatoria no tiene mucho sentido sino la vamos a utilizar en un
determinado contexto, por ejemplo, podemos utilizar la segunda variable aleatoria que
hemos creado para apostar si sale o no múltiplo de tres.
Resumiendo, una variable aleatoria se construye al atribuir un número (positivo,
negativo o cero) a cada uno de los sucesos aleatorios que forman el espacio muestral de
un experimento aleatorio. La probabilidad de cada valor de la variable es la probabilidad
conjunta de los sucesos que dan lugar a ese valor. Es decir, definimos una variable
aleatoria como una aplicación del espacio muestral  sobre el conjunto de los números
reales R.
Según la amplitud del campo de variación de la función podemos distinguir: variables
aleatorias discretas y variables aleatorias continuas. De la misma forma que en
estadística descriptiva, una variable aleatoria es discreta si toma valores en un conjunto
finito o infinito numerable. Y una variable aleatoria es continua si puede tomar valores
en un conjunto infinito no numerable. Como ejemplo típico de variable aleatoria
discreta tenemos la distribución binomial, y como ejemplo típico de variable aleatoria
continua vamos a ver ahora la distribución normal.
Como hemos visto hay variables aleatorias que pueden tomar cualquier valor de un
intervalo real de la forma (a, b), (a, +), (-, b), (-, +) o uniones de ellos. A las
variables de este tipo se las denomina variables aleatorias continuas.
Por ejemplo: Supongamos que vamos a realizar un experimento aleatorio que consiste en seleccionar
una persona y apuntar su peso. Podemos crear una variable aleatoria cuyos valores sean el número de
kilogramos que pesa la persona observada. En este caso, el rango de valores posibles se extiende entre los
límites naturales, pero la continuidad de esta variable aleatoria radica en el carácter continuo de lo que
medimos, el peso, es decir, en el hecho de que entre dos valores posibles se podrían obtener infinitos
valores intermedios, también posibles si utilizáramos aparatos con suficiente precisión. Estos "infinitos"
en el interior del rango de la variable es lo que diferencia a las variables continuas de las discretas.
Sin entrar en profundidades, consideramos que una distribución de probabilidad es
cualquier mecanismo que nos ayuda a obtener las probabilidades de los valores de una
variable si es discreta, o las probabilidades de intervalos de la variable si es continua. Si
la variable aleatoria es discreta es posible asignar probabilidades a cada uno de los
valores puntuales de la variable. En contra, cuando es continua cada uno de los infinitos
valores posibles tendrá probabilidad cero y sólo podremos hablar de probabilidad
dentro de intervalos.
Cetina López Wendy. DEFINICIÓN VARIABLES ALEATORIAS CONTINUAS.
México 2005. Pp. 3.
Definición y expresión de la variables aleatorias continuas, Instituto Tecnológico de
Chihuahua, Septiembre 2005.
Luna Gandara, Rita. Curso: PROBABILIDAD Y ESTADÍSTICADISTRIBUCIONES DE PROBABILIDAD. Instituto Tecnológico de Chihuahua.
México 2005. P. 1.
http://www.itch.edu.mx/academic/industrial/sabaticorita/index.html
http://personal5.iddeo.es/ztt/Tem/t20_variable_aleatoria_continua.htm